import cv2

img = cv2.imread('../data/66.jpg')  # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换灰色

# OpenCV人脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier(r'F:\python-project\opencv-master\haarcascade_frontalface_default.xml')#创建人脸检测级联分类器对象实例
color = (0, 255, 0)  # 定义绘制颜色为绿色
# 调用识别人脸
faceRects = classifier.detectMultiScale(
    gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(24, 24))
#参数说明，scaleFactor：图像缩放比例，可理解为相机的X倍镜，minNeighbors：对特征检测点周边多少有效点同时检测，这样可避免因选取的特征检测点太小而导致遗漏
#minSize：特征检测点的最小尺寸
if len(faceRects):  # 大于0则检测到人脸
    for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
        x, y, w, h = faceRect
        # 框出人脸
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)
        # 左眼
        #cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
          #         color)
        #右眼
        #cv2.circle(img, (x + 3 * w // 4, y + h // 4 + 30), min(w // 8, h // 8),
         #          color)
        #嘴巴
        cv2.rectangle(img, (x + 3 * w // 8, y + 3 * h // 4),
                      (x + 5 * w // 8, y + 7 * h // 8), color)

cv2.imshow("image-detection", img)  # 显示图像

cv2.waitKey(0) #表示程序会无限制的等待用户的按键事件
cv2.destroyAllWindows()#关闭所有窗口
